РАЗРАБОТКА КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ СТЕПЕНИ ДИНАМИЧНОСТИ ФОРМ ЭЛЕМЕНТОВ АРКТИЧЕСКОЙ СРЕДЫ

Для Российской Федерации ускоренное освоение и изучение Арктики является важным и приоритетным направлением. Обладая яркими особенностями, Арктическая зона одновременно нерасторжимо связана с остальной Россией, является неотъемлемой частью ее национальной идентичности, легендарного прошлого наследия и будущего развития. Новые ресурсные мегапроекты освоения Арктической зоны должны создать как мощный инновационный импульс во всей российской экономике, так и послужить финансовой основой для реализации инвестиционных проектов, обеспечивая возможность осуществления перехода России к инновационному пути развития.

Арктика обладает особыми климатическими условиями, которые значительно усложняют ее освоение. Средняя температура воздуха ни когда не поднимается выше нуля, а среднемесячная в зимнее время понижается до минус 40°.Особую суровость арктическому климату придает сочетание низких температур с сильными ветрами. К тому же, продолжительность полярного дня (и полярной ночи) возрастает от одного дня на полярном круге до 186 дней на полюсе.

В силу своих климатических особенностей, огромные снежные просторы Арктики являются гомогенной средой. Для гомогенной среды характерно отсутствие разнообразие и количество видимых элементы[3].Такие условия значительно затрудняют восприятия человеком элементов среды, так как глазу совершенно не за что

«зацепиться». Нет элементов для фиксации взгляда. Подобную ситуацию можно сравнить с ощущением, когда человек делает шаг и не чувствует под ногой твѐрдую почву, это неизбежно ведет к дискомфорту[3]. Предлагая различные колористические решения элементов Арктической среды, можно избавиться от гомогенных полей.

При разработке состава и структуры искусственной предметной среды Арктики, проектировщикам потребовалось создание программного обеспечения количественной оценки визуальной массы и степени ее динамичности.

Под руководством автора, в настоящие время предпринимаются попытки создания модели системы визуального восприятия, которая бы отражала методы анализа структуры изображений, используемые зрительной системой человека. Успешным оказался первый этап разработки такого рода системы [4], на протяжении которого исследовались особенности зрительного восприятия признаков элементов изображений, характеризующих форму воспринимаемых объектов, существенно сокращающих количество исходных данных, а также снижающих вычислительную трудоемкость процедур идентификации.

В результате исследований, во-первых, были выявлены следующие важнейшие для любого живого существа признаки, характеризующие структуру изображения: а) визуальная масса элемента (первый воспринимаемый наблюдателем признак), характеризующая силу энергетического воздействия на сетчатку глаз; б) степень динамичности формы, отражающая концентрацию визуальной массы по направлению; в) вектор динамичности – направление устремленности визуальной массы; г) угол наклона главной динамической оси, в направлении которой сконцентрировано основное количество визуальной массы. Во-вторых, был разработан принципиально новый язык описания структуры композиций, была создана методика количественной оценки значимости для наблюдателя композиционных центров структур и соединяющих их осей. Эксперименты

показали, что внимание  наблюдателя акцентируется на определенных участках изображения даже в тех случаях, когда изучаемые композиции имеют относительно сложную структуру. При этом, главными композиционными центрами наблюдатель считает:

-   области пересечения большего количества осей;

-   места пересечения главных динамических осей;

-   при прочих равных условиях, центры, расположенные в левом верхнем квадранте изображения;

-   области изображения, обладающие большей визуальной массой;

-   выпуклые участки контуров, а среди них участки с большей степенью динамичности.

Так же при финансовой поддержки Министерства промышленности и инноваций Нижегородской области, автором была разработана и успешно используется целая серия программных модулей, позволяющих анализировать структуры различных по своим качествам изображений и элементов среды [4]. Однако, до последнего времени, анализировались только черно-белые и контурные изображения. Разработка алгоритмов и программ для решения задач структурирования композиций элементов предметной среды потребовала создания системы компьютерного зрения, анализирующей цветные изображения. Созданные нами новые алгоритмы компьютерной оценки массы, в максимальной степени приближены к оценке массы человеком.

В основу проекта лег, ранее разработанный нами, график функциональной зависимости значений визуальной массы от величин коэффициентов отражения поверхностей. Вместе с этим, были сканированы и переведены в  цветовую  модель СМYK эталоны цвета, параметры которых  были предварительно измерены спектрофотометром. На втором этапе цветные эталоны были переведены в  визуально соответствующие им ахроматические эталоны, местоположение которых обозначено точками на (Рисунок 1).

Полученные результаты (внедренные в проектирование электронных измерительных приборов, шрифтов, объектов среды, транспорта) позволят существенно оптимизировать решение задач в дизайн –проектировании, так же помогут в разработке систем технического зрения машин эксплуатируемых в Арктической среде.

В настоящие время программные модули дополняются новыми модулями, позволяющими с помощью компьютера находить остовы и скелеты цветных и черно - белых композиций.

Список литературы

1.     Ломов, Б.Ф. О структуре процесса опознания / Б.Ф. Ломов. - В кн. XVII Международный психологический конгресс, симпозиум 16. - Обнаружение и опознавание сигналов. – М.: 1966. - С. 135 - 142.

2.     Митькин, А.А. Опыт экспериментального исследования восприятия несмысловых композиций / А.А. Митькин, Т.М. Перцев // Техническая эстетика. – 1970. - №8. – С. 4 - 6.

3.     Филин, В.А. Видеоэкология. Что для глаза хорошо, а что – плохо. М.: МЦ «Видеоэкология». 2001 – 312 с, 6 гл., 158 илл.

4.     Шаповал, А. В. Отечественная экспериментальная эстетика в постиндустриальный период: Монография [Текст] / А.В.Шаповал. – Н.Новгород: ННГАСУ, 2009. – 168 с.